La innovación permite predecir las contracciones, propiciando la aplicación de dosis del fármaco en el momento adecuado. Este desarrollo se trabajó con 130 mujeres durante todo la elaboración del prototipo en Temuco, logrando generar en una alternativa a la analgesia epidural.
En Chile, la epidural ha sido la anestesia estándar aplicada en los trabajos de parto, pero esta presenta efectos adversos y contraindicaciones, como pueden ser alergias, infecciones, hemorragias y otras complicaciones. Esto llevó a que investigadores de Universidad de La Frontera desarrollaran un nuevo sistema automatizado de administración farmacológica que podría representar una alternativa para las madres en etapa final de gestación.
Esta investigación ha sido liderada por el médico especialista en anestesiología y reanimación, Waldo Merino y el doctor en ingeniería eléctrica, Fernando Huenupan, quienes desarrollaron un sistema electrónico con un modelo predictivo y farmacológico automatizado para administrar remifentanilo de manera personalizada y efectiva durante el trabajo de parto.
“Tratamos de mejorar una técnica existe, que es la PCA -analgesia controlada por el paciente- con remifentanilo, un procedimiento que ha surgido como una opción a la epidural en países desarrollados. Allí vimos que se puede mejorar la efectividad mediante un sistema predictivo automatizado”, explica el Dr. Waldo Merino, quien lidera esta iniciativa.
Esto -afirma el académico UFRO- es “porque la investigación clínica nos ha dado luces que el remifentanilo administrado en dosis oportunas puede contribuir a contrarrestar una serie de factores negativos cuando se usa en el trabajo de parto y cuyos beneficios podrían significar un mayor bienestar para las madres gestantes y para la seguridad materno y fetal”.
De esta forma, lo novedoso del modelo es que ayuda a establecer los “picks” o “momentos clave” de entrada del fármaco analgésico al sistema endovenoso mediante una predicción que recibe la información de la frecuencia e intensidad del dolor en la madre. Esto, gracias a un dispositivo de adquisición de datos que permite identificar el dolor en contracciones uterinas mediante machine learning.
“Partimos con la identificación de un problema que nos presentó el Dr. Waldo Merino, cuya intención era lograr un sistema capaz de predecir los momentos de dolor en el trabajo de parto de las mujeres gestantes y, así, establecer la automatización mediante un sistema de sensores eléctricos que van estimando las contracciones y predicen cuando vendrán las siguientes. Esa información comunica la dosis y el momento de su aplicación”, explica el Dr. Fernando Huenupan.
“En Chile, el manejo del dolor durante el TDP es un aspecto considerado en las políticas de salud del país, por lo que sabemos que estamos aportando a que este desarrollo tecnológico mejore las condiciones para las pacientes. Muchas de ellas, no están optando por la analgesia epidural dado su carácter invasivo y no exento de complicaciones, y por su morbilidad asociada”, puntualiza el Dr. Merino.
Esta tecnología se trabajó con 130 mujeres durante todo el desarrollo del prototipo (para probar sensores, ver señales de dolor, entre otras etapas), mientras que el dispositivo se probó en 16 pacientes, durante un estudio longitudinal realizado con la Clínica Alemana Temuco y Hospital Hernán Henríquez Aravena de Temuco, lo que permite apuntar a una siguiente etapa donde se buscará aumentar la cantidad de personas de la muestra.
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